“Go back to your country”: Exploring nurses' experiences of workplace conflict involving patients and patients' family members in two Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
This study explores nurses' experiences of workplace conflict with patients and their family members, how it differs by ethnic/racial identity, and highlights the coping strategies engaged to lessen these conflicts. Using a qualitative research design, this study draws on phenomenology and in-depth interviews of 66 registered nurses and registered practical nurses from multiple sites in two Canadian cities to explore the experiences of nurses with multiple marginalized identities in relation to nurse-patient and nurse-patient's family member conflicts in direct care practice. The results show that horizontal conflicts, especially, ones involving nurses, patients, and their family members are quite pervasive in the nursing profession. Direct care nurses, especially, ethnic minorities relative to majority groups experience excessive physical assaults, verbal aggressive behaviors, racial stereotyping and discrimination, and sexual harassment from patients and patients' family members. Institutional support through policies and practices designed to de-escalate aggressive behavior from patients and their family members were identified as important support systems. We conclude that policies aimed at creating a safe and strong health-care system call for holding patients and th'eir family members legally responsible for uncivil and aggressive behavior against caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».